混凝土索塔塔柱横梁连接段局部应力分析

为了得到某独塔双索面斜拉桥索塔与横梁交接段的空间应力情况,通过空间杆系结构模型计算得到塔柱与横梁连接段的最大弯矩,在整体计算的基础上对索塔与横梁连接段进行空间实体有限元分析。结果表明:在塔柱与横梁交接区域出现较大的负弯矩,塔柱在与横梁交接段呈现外侧受拉内侧受压,横梁底部与塔柱交接的角隅处出现较大的主压应力,应力集中现象明显。     

基于稀疏正则化的卷积神经网络模型剪枝方法

现有卷积神经网络模型剪枝方法仅依靠自身参数信息难以准确评估参数重要性,容易造成参数误剪且影响网络模型整体性能。提出一种改进的卷积神经网络模型剪枝方法,通过对卷积神经网络模型进行稀疏正则化训练,得到参数较稀疏的深度卷积神经网络模型,并结合卷积层和BN层的稀疏性进行结构化剪枝去除冗余滤波器。在CIFAR-10、CIFAR-100和SVHN数据集上的实验结果表明,该方法能有效压缩网络模型规模并降低计算复杂度,尤其在SVHN数据集上,压缩后的VGG-16网络模型在参数量和浮点运算量分别减少97.3%和91.2%的情况下,图像分类准确率仅损失了0.57个百分点。     

二维层状谷氨酸-Gd配合物的合成、结构及磁性研究

以柔性多齿L-谷氨酸为配体,合成配合物{[Gd_4(L-HGlu)_4(H_2O)_(16)](ClO_4)_8·5H_2O}_n(L-HGlu为L-谷氨酸负一价离子).通过元素分析、红外、X-射线单晶衍射和X-射线粉末衍射对配合物的晶体结构进行表征.X-单晶衍射分析表明配合物是以谷氨酸配体连接双核Gd单元构筑的二维阳离子层状结构的稀土配位聚合物,高氯酸根和水分子填充在二维层间.变温磁化率测试发现配合物中Gd-Gd之间存在弱的反铁磁相互作用.     

异步轧制的过程的有限元模拟

应用弹塑性有限元商用软件Marc对二辊异步轧制过程进行了分析计算。给出了变形过程中的力学参数如应力，应变等变化状态，是确了异步轧帛的变形和受力状态，为轧制过程机械性能参数的合理化设置提供了依据。     

大埋深电缆隧道二氧化碳气体灭火技术试验研究

为了研究大埋深电缆隧道二氧化碳气体灭火的可行性与灭火效果,本文以一条220 kV大埋深电缆隧道为研究对象,开展试验研究。试验共设置3组工况、5组火源,对比了不同工况和火源点灭火时间、灭火时二氧化碳和氧气浓度变化、环境温湿度变化、管网系统压力衰减以及管道结冰等。研究表明,二氧化碳气体可以快速扑灭电缆隧道火灾,固定式管网系统尤其适用于大埋深电缆隧道。     

磷矿正-反浮选产品粒度分布与存在问题分析(Ⅱ)——回水流程实验

通过对浮选产品的粒度分析,指出了某磷矿正反浮选连续性实验(回水流程)存在的问题,并提出了改进建议.     

伪码-载波调频侦察信号识别的谱相关方法(Ⅱ)伪码-载波调频信号的调制识别和参数估计

研究了伪码-载波调频侦察信号识别的谱相关方法,具体针对伪随机二相编码(PRBC)信号及其与正弦调频和线性调频复合信号作了研究。通过3种复合信号循环谱截面谱相关特征的分析和提取,完成了调制类型的自动识别,估计了载频和载波调频参数,对伪随机码信号的各项参数进行了估计。分析了噪声环境和有限采集时间对参数估计的影响,最后对调制识别和参数估计进行仿真分析,表明了谱相关方法在伪码-载波调频信号识别中的优势。     

伪码-载波调频侦察信号识别的谱相关方法(Ⅰ)伪码-载波调频信号的谱相关函数

研究了伪码-载波调频信号的谱相关函数（SCF）,具体针对伪随机二相编码（PRBC）信号及其与正弦调频和线性调频复合信号进行了研究。从谱相关函数和模糊函数（AF）的关系出发,利用平稳随机过程的线性周期时变变换定理,详细推导了3种复合信号的谱相关函数表达式,分析了其特性。通过对频率f截面和循环频率截面谱相关特征分析表明,谱相关函数不仅能体现载波调制信息和与伪码有关的各项参数,而且对于高斯白噪声有很好的抑制作用,这为进一步通过谱相关方法对伪码-载波调频信号的调制分类和参数识别奠定了理论基础。     

基于小波的广义时频分布及其与Cohen类的关系

STFT, WT, WVD和Cohen类是目前信号分析和处理的有力工具。本文用WT的二次型时频形式分析了线性时频特性,研究了尺度图和变化窗谱图与Cohen类之间的关系;将尺度图纳入到Cohen类的框架,从而使WT广义化为时频域、时延频偏域的双线性时频分布以及谱相关域的二维频率分布;定义了尺度图、小波模糊函数(WAF)和小波谱相关函数(WSCF);分析了它们的物理意义。推导并仿真了单频、双频和高斯白噪声的WSCF,分析了各自的特性。最后通过引入一种离散小波变换的加密算法,解决了小波时频分布的计算问题。     

DFFR:无线传感器网络故障恢复的数据填补方法

针对无线传感器网络中,由于节点的非均匀部署导致部分区域缺少足够的节点共同完成故障恢复,以及不可信节点导致的故障恢复结果不正确问题,提出一种新的邻居协作数据填补方法,通过计算节点间的Hausdorff距离,选择参照节点,用节点可信度过滤参照节点中的不可信节点,使用指数平滑预测填补数据,并采取Hausdorff距离来反馈调整计算参数,最终完成填补数据,与现有算法相比,在节点稀疏且包含不可信节点的情况下依然保持优异的故障恢复能力。